JP2012512396A - 数学的変換を使用することによってパイルアップされたパルスを分離する方法および装置 - Google Patents

Abstract

検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法および装置であって、方法は、検出器出力データをデジタル系列として取得するかまたは表現すること、データ内に存在する信号の信号形態を取得するかまたは確定すること、数学的変換に従って信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成すること、数学的変換に従ってデジタル系列を変換することによって、変換済み信号を含む変換済み系列を形成すること、少なくとも変換済み系列および変換済み信号形態の関数を評価し、それにより、関数出力を提供すること、関数出力のモデルに基づいて関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定すること、および、関数出力の少なくとも１つの確定されたパラメータから信号のパラメータを確定することを含む、方法および装置。方法は、関数出力をモデル化することによってモデルを形成することを含んでもよい。

Description

本出願は、２００８年１２月１８日に出願された米国出願番号第６１／１３８，８７９号の出願日の利益に基づきかつそれを主張し、出願されたその内容が参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本発明は、一般に、放射線検出器または音パルス（または他の形態の振動）検出器などの検出器の出力データストリーム内の信号（またはパルス）の検出および測定の分野に関し、排他的ではないが、特にパルスパイルアップによって影響を受けるデータの、たとえば放射線検出器からのリカバリのための方法および装置、ならびに、検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法および装置に関する。

放射線、振動、または他のタイプのエネルギーの正確な検出および測定は、ホームランドセキュリティ、科学機器、医療撮像、材料分析、気象学、および選鉱産業を含む多くの産業で使用される。これらのまた他の産業は、材料、製品、または他の試料を分析するためにこうした検出および測定を使用する。透過ベース撮像、分光分析、または他のモダリティは、こうした分析を実施するために使用されうる。

ＳＯＮＡＲ（音ナビゲーションおよび測距（ｓｏｕｎｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ））は、ナビゲーションにおいてまた水域内で物体を位置特定するために一般に使用される。ＳＯＮＡＲまたは音検出および測距は、大気乱れによる音波の散乱を測定するために、たとえば地表上の種々の高さにおける風速、および大気の下層の熱力学構造を測定するために使用されてもよい。

超音波は、胎児の画像を形成するため、あるタイプの物体内の傷を位置特定するかまたはあるタイプの物体の厚さを測定するため、あるいは、物体をリアルタイムに位置特定するためなど、医療撮像または他の目的で使用されてもよい（製造環境の場合を含む）。

たとえば分光法は、材料を分析するために一般に使用される。材料に関する知識は、試料内の元素による放射線放出または吸収の分析によって得られる。この放射線放出は、ある形態の入射放射線による誘導放出または構成元素からの自然放出の結果でありうる。

たとえばガンマ線分光法は、放出される電磁放射線がガンマ線の形態であるある形態の分光法である。ガンマ線分光法では、結果として得られる放射線の検出は、シンチレーション結晶（タリウム活性化ヨウ化ナトリウム、ＮａＩ（ＴＩ）など）を用いて一般に実施されるが、同様に使用されうるいくつかの他の検出器タイプが存在する。ＮａＩ（ＴＩ）結晶は、入射ガンマ線放射線に従って紫外光子を生成する。これらの光子は、その後、対応する電気信号またはパルスを生成する光電子増倍管（ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ ｔｕｂｅ）（ＰＭＴ）に送られてもよい。結果として、光子と検出器との相互作用は、パルス状信号をもたらし、その形状は、入射ガンマ線放射線、検出用結晶、およびＰＭＴによって決まる。これらのパルス状信号の基本形態は、検出器のインパルス応答と呼ばれる。

フォトマルチプヤイヤからの出力は、シンチレーション結晶に到達する離散的なガンマ線に応答して生成される、決められた形態の、入力信号の総和（ｓｕｍｍａｔｉｏｎ）を表す電気信号である。検出器出力、特にコンポーネント信号の振幅を経時的に調査することによって、材料の化学組成に関する情報を推定することが可能である。

ガンマ線分光法による分析は、入射ガンマ線に応答して生成される個々の信号の特徴付けを必要とする。特に対象となる信号パラメータは、信号振幅、発生回数および時間、または（到達時間として測定されても、最大時間として測定されても、またはその他の方法で測定されても、いずれであっても）時間位置を含む。２つのガンマ線の到達時間が、検出器の応答時間より長い時間だけ異なる場合、検出器出力の分析は、比較的簡単である。しかし、多くの用途では、分光分析が適度の期間で実施されるように、高いフラックスのガンマ線が、回避されることができないまたは望ましい可能性がある。ガンマ線の到達と到達との間の時間が減少するにつれて、結果として得られる信号の特徴付けが難しくなる。

特に、分析は、パルスパイルアップ〔Ｇ．Ｆ．Ｋｎｏｌｌ，Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，３ｒｄ ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｃｈａｐｔｅｒ１７，ｐｐ．６３２−６３４，６５８ ａｎｄ ６５９，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ａｎｄ Ｓｏｎｓ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ２０００〕として知られている現象によって影響を受け、それにより、ほぼ同時に到達する複数のガンマ線は、共に総和を形成する信号を生成し、単一信号として計数される可能性がある。この結合信号の大きさは、個々の成分より大きく、後の分析における誤差をもたらす。

入射ガンマ線のエネルギーは、検出器によって生成されるパルス状信号の振幅に反映される可能性がある。検出器信号内での特定のガンマ線エネルギーの存在は、ガンマ線がそこから発生する材料内の特定の元素を指示する。そのため、単一シンチレーションイベントによって生じる大振幅信号を複数イベントの重ね合わせから区別できないことは、後続の分光分析の精度に重大な影響を及ぼしうる。

一部の既存の技法は、パルスパイルアップによる信号分析の低下を防止することを目的とする。いくつかのパルス整形電子部品は、検出器の応答時間を減少させ、最終スペクトラム内のパイルアップの広がりの減少をもたらすことが示されている〔Ａ．Ｐｕｌｌｉａ，Ａ．Ｇｅｒａｃｉ およびＧ．Ｒｉｐａｍｏｎｔｉ「Ｑｕａｓｉｏｐｔｉｍｕｍ γ ａｎｄ Ｘ−Ｒａｙ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒａｅｌ−Ｔｉｍｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」Ｎｕｃｌ．Ｉｎｓｔ．ａｎｄ Ｍｅｔｈ．Ａ４３９（２０００）３７８−３８４〕。しかし、この技法は、検出器応答時間によって制限される。別の手法は、「パルスパイルアップリジェクション（ｐｕｌｓｅ ｐｉｌｅ−ｕｐ ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）」であり、それにより、パルスパイルアップを含むことが疑われる信号が廃棄される。パルスパイルアップがない信号だけが、分光分析に使用される。しかし、検出器に入射する放射線レートが増加するにつれて、パルスパイルアップが発生する可能性も増加し、益々、データを廃棄することが必要である。したがって、既存のパルスパイルアップリジェクションは、有用性が制限される。その理由は、それを超えると、益々大きな割合のデータが拒否されなければならないため、高い入射放射線フラックスが、分析に必要とされる時間を低減しなくなる状態に急速に達するからである。

より精緻な手法は、検出器から単一パルスのプロファイルに関する事前知識を利用するか、または、信号のパラメータを数学的にモデル化することである。そして、単一イベントから発生する信号またはパルスを、パルスパイルアップによって生じる信号またはパルスから識別することが可能である。１つのこうした分析方法〔Ｒ．Ｊ．ＫｏｍａｒおよびＨ．−Ｂ．Ｍａｋ「Ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ＢＧＯ ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ」Ｎｕｃｌ．Ｉｎｓｔ．ａｎｄ Ｍｅｔｈ．Ａ ３３６（１９９３）２４６−２５２〕では、単純なプロファイルから逸脱する信号が、後続の分析のために選択される。この分析は、反復プロセスによって、変動する分離および振幅の２つのパルスをフィッティングすることを含む。フィットが確定されると、個々のパルスの特性は、フィッティングパラメータからわかり、したがって、接近して発生する２つの信号から生じるパルスは、対応する離散的な信号に分解されうる。しかし、この手法は、３つ以上の信号の重ね合わせによってパルスパイルアップが生じる状況に対処することができない。反復的最適化は、計算的に費用がかかり、このプロシージャを実行するのにかかる時間が、ほとんどの状況でこのプロシージャを非実用的にする。

パルスパイルアップはまた、地震データ収集において問題となり、Ｎａｏｋｉ Ｓａｉｔｏ（「Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｎｏｉｓｙ Ｂａｎｄ−Ｌｉｍｉｔｅｄ Ｄａｔａ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｅｉｓｍｉｃ Ｔｒａｃｅ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ」ＣＨ２８４７−２／９０／００００−１２３，１９９０）は、地震トレースにおいて密接に配置したスパイクを分離する技法を教示する。開示される技法は、ノイズの存在下で、抜けている周波数情報を回復し、繰返し反復によって、改善された分離を得るデータ適応型正則化を使用する。しかし、この手法は、計算集約的である。

したがって、本発明の第１の態様によれば、検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法が提供され、方法は、
検出器出力データをデジタル系列（デジタル時系列またはデジタル化済みスペクトラムなど）として取得するかまたは表現すること、
データ内に存在する信号の信号形態（または等価的にインパルス応答）を取得するかまたは確定すること、
数学的変換に従って信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成すること、
数学的変換に従ってデジタル系列を変換することによって、変換済み信号を含む変換済み系列を形成すること、
少なくとも変換済み系列および変換済み信号形態の（また任意選択で変換済み信号の少なくとも１つのパラメータの）関数を評価し、それにより、関数出力を提供すること、
関数出力のモデルに基づいて関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定すること、および、
関数出力の少なくとも１つの確定されたパラメータから信号のパラメータを確定することを含む。

検出器出力データ内の個々の信号は、検出器出力内または検出器出力信号内の個々のパルスとして記述されてもよいことが当業者によって理解されるであろう（この場合、信号形態は、パルス形態と呼ばれうる）。

方法は、関数出力をモデル化することによって（関数出力を複数の正弦曲線としてモデル化することなどによって）モデルを形成することを含む。

信号形態は、一般に、データを収集するために使用された、または、使用されている検出器と放射線（または他の検出される入力）との間の相互作用を特徴付けるものとみなされてもよい。信号形態は、確定されてもよく、または、早期の測定、較正、または同様なものから知られる場合、（たとえば）データベースから得られてもよい。

一部の実施形態では、数学的変換に従ってデジタル系列を変換することは、デジタル系列のモデルを形成すること、および、数学的変換に従ってデジタル系列のモデルを変換することを含む。

いくつかの実施形態では、方法は、周波数および振幅などの、変換済み信号の複数のパラメータを確定することを含む。

いくつかの特定の実施形態では、変換は、高速フーリエ変換か、離散フーリエ変換か、またはウェーブレット変換である。実際には、いくつかの実施形態では、変換は、信号形態およびデジタル系列にそれぞれ多少異なるように適用されてもよい。たとえば、一実施形態では、数学的変換は、フーリエ変換であるが、信号形態は離散フーリエ変換によって変換され、デジタル系列は高速フーリエ変換によって変換される。

一実施形態では、変換はフーリエ変換であり、関数は、

として表され、
式中、Ｘ（ｋ）は変換済み系列であり、Ｈ（ｋ）は変換済み信号形態である。

そのため、本方法は、信号の、したがって、できる限り多くのデータのパラメータを確定しようとするが、以下で述べるように、一部のデータについてそうすることが可能でない（したがって、「破損データ（ｃｏｒｒｕｐｔ ｄａｔａ）」と呼ばれる）可能性があることが理解されるであろう。用語「信号（ｓｉｇｎａｌ）」は、個々の信号の総和を含む総合出力信号ではなく、個々の検出イベントに対応する出力を指すため、この文脈では「パルス（ｐｕｌｓｅ）」と交換可能であることが理解されるであろう。信号の時間位置（またはタイミング）は、信号の最大の時間（または時間軸上の位置）または信号の前端などに従って、種々の方法で測定されうる、または、表現されうることも理解されるであろう。通常、これは、到達時間（「到達時間（ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ）」）として記述される。

用語「検出器データ（ｄｅｔｅｃｔｏｒ ｄａｔａ）」は、検出器から発生したデータ（検出器内で関連するまたは他の電子部品によってその後処理されても、検出器の外部でそうされても、いずれでも）を指すことも理解されるであろう。

信号形態（またはインパルス応答）は、較正プロセスによって確定されてもよく、較正プロセスは、そのデータから信号形態またはインパルス応答を導出するために、１つまたは複数の単一イベント検出に対する検出器のインパルス応答（時間領域応答または周波数領域応答など）を測定することを含む。この信号形態の関数形態は、その後、多項式、指数、またはスプラインなどの適した関数でデータを補間する（またはその関数をデータにフィッティングする）ことによって得られてもよい。フィルタ（インバースフィルタなど）は、その後、この検出器信号形態から構築されてもよい。信号パラメータの初期推定は、検出器からの出力データとフィルタとのコンボリューションによって行われてもよい。特に対象となる信号パラメータは、信号の数および信号のそれぞれの時間位置（または到達時間）を含む。

対象となる特定の信号パラメータは、その後、さらに洗練されうる。

パラメータ推定の精度は、（信号パラメータおよび検出器インパルス応答の知識から構築される）検出器データストリームのモデルと実際の検出器出力を比較することによって、確定されうる、または、「検証（ｖａｌｉｄａｔｅ）」されうる。この検証プロセスが、一部のパラメータが不十分な精度であると判定する場合、これらのパラメータは廃棄される。この方法を使用する分光分析では、十分に正確であると思われるエネルギーパラメータは、ヒストグラムとして表されてもよい。

データは、異なる形態の信号を含む可能性がある。この場合、方法は、可能である場合、信号のそれぞれの信号形態を確定することを含む。

一実施形態では、方法は、データから、複数の信号形態の連続する信号形態に許容可能に適合する信号を漸進的に減算し、複数の信号形態の任意の信号形態の許容可能に適合しない信号を拒否することを含む。

別の態様では、本発明は、（通常、放射線、音、または振動）から出力される複数の信号を含むデータからのパルスパイルアップリカバリのための装置を提供する。用語「リカバリ（ｒｅｃｏｖｅｒｙ）」は、パイルアップのため、普通なら使用できないデータが、「回復され（ｒｅｃｏｖｅｒ）」使用可能にされるため、使用される。

本態様の装置は、データをデジタル系列として受信するプロセッサを備え、プロセッサは、
データ内に存在する信号の信号形態（または等価的にインパルス応答）を取得するかまたは確定し、
数学的変換に従って信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成し、
数学的変換に従ってデジタル系列を変換することによって、変換済み信号を含む変換済み系列を形成し、
少なくとも変換済み系列および変換済み信号形態の（また任意選択で変換済み信号の少なくとも１つのパラメータの）関数を評価し、それにより、関数出力を提供し、
関数出力のモデルに基づいて関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定し、
関数出力の少なくとも１つの確定されたパラメータから信号のパラメータを確定するようにプログラムされる。

プロセッサは、関数出力をモデル化することによって（関数出力を複数の正弦曲線としてモデル化することなどによって）モデルを形成するようにプログラムされてもよい。

装置は、データを受信し、データをデジタル化済み形態に変換し、デジタル化済み形態のデータをプロセッサに転送するようになっているアナログ−デジタル変換器を含んでもよい。これは、検出器がアナログデータを出力する場合に特に有用である。

装置は、（通常、放射線または音）検出器を含んでもよい。

プロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（またはそのアレイ）を備えてもよい。あるいは、プロセッサは、デジタル信号プロセッサ（またはそのアレイ）を備えてもよい。さらなる代替法では、プロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（またはそのアレイ）およびデジタル信号プロセッサ（またはそのアレイ）を備える。なお別の実施形態では、プロセッサは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を備える。装置は、アナログ−デジタル変換器を含むアナログフロントエンドを含んでもよい。

装置は、プロセッサとデータ通信状態にある電子コンピューティングデバイスであって、プロセッサを制御し、プロセッサの出力を表示するための電子コンピューティングデバイスを含んでもよい。

パルスパイルアップ装置は、たとえば、金属検出器、地雷検出器、撮像装置（医療撮像装置など）、鉱物検出装置、油井検層装置、不発弾検出器、貨物スクリーニング装置、手荷物スクリーニング装置、Ｘ線蛍光装置、Ｘ線回折装置、Ｘ線吸収分光装置、Ｘ線後方散乱装置、小角中性子散乱装置、石油探査装置、走査型電子顕微鏡装置、半導体放射線検出器（シリコンドリフト検出器装置またはテルル化カドミウム亜鉛検出器装置）、地震反射装置などの振動検出器、無線検出および測距（ｒａｄｉｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）（ＲＡＤＡＲ）装置、元素検出および測定装置、放射線安全検出装置、生物学的アッセイ装置（フローサイトメトリー装置またはラジオイムノアッセイなど）、あるいは、超電導装置（超電導トンネル接合装置または超電導熱量計）であってよい。

本発明の別の態様によれば、検出器出力データからのパルスパイルアップリカバリ方法が提供され、方法は、
検出器出力データをデジタル系列として取得するかまたは表現すること、
検出器出力データをデジタル系列として取得するかまたは確定すること、
データ内に存在する信号の信号形態（または等価的にインパルス応答）を取得するかまたは確定すること、
数学的変換に従って前記信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成すること、
数学的変換に従ってデジタル系列を変換することによって、変換済み信号形態を含む変換済み系列を形成すること、
少なくとも変換済み系列および変換済み信号形態の（また任意選択で変換済み信号の少なくとも１つのパラメータの）関数を評価し、それにより、関数出力を提供すること、
関数出力のモデルに基づいて関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定すること、および、
関数出力の少なくとも１つの確定されたパラメータから前記信号のパラメータを確定することを含む。

方法は、関数出力をモデル化することによって（関数出力を複数の正弦曲線としてモデル化することなどによって）モデルを形成することを含んでもよい。

本発明の別の態様によれば、検出器出力データ内の個々の信号を分離する装置も提供され、装置はプロセッサを備え、プロセッサは、
検出器を特徴付ける信号形態を取得し、
デジタル化済み検出器出力データをデジタル時系列の形態で取得し、
検出器出力データ内に存在する少なくとも１つの信号の１つまたは複数のパラメータであって、少なくとも１つの信号の少なくとも信号時間位置を含む、１つまたは複数のパラメータのパラメータ推定を行い、
数学的モデルに基づいて少なくとも１つの信号の、イベントを指示する振幅を確定するように構成され、
数学的モデルは、デジタル時系列に基づき、また、少なくとも信号形態、少なくとも１つの信号の時間位置、および少なくとも１つの信号の振幅の関数であり、前記装置は、
音パルス、音、または地震検出器、
振動検出器、
生物学的アッセイ装置、
核酸シークエンシングシステム、
レーダシステム、
反射地震学システム、または、
半導体分析システム
内に設けられるか、または、それを構成する。

プロセッサは、数学的モデルを形成するように構成されてもよい。

同様に、本態様によれば、本発明は、プロセッサを備える、音パルス、音、または地震検出器、振動検出器、生物学的アッセイ装置、核酸シークエンシングシステム、レーダシステム、反射地震学システム、あるいは、半導体分析システ検出器を提供し、プロセッサは、
検出器を特徴付ける信号形態を取得し、
デジタル化済み検出器出力データをデジタル時系列の形態で取得し、
検出器出力データ内に存在する少なくとも１つの信号の１つまたは複数のパラメータであって、少なくとも１つの信号の少なくとも信号時間位置を含む、１つまたは複数のパラメータのパラメータ推定を行い、
数学的モデルに基づいて少なくとも１つの信号の、イベントを指示する振幅を確定するように構成され、
数学的モデルは、デジタル時系列に基づき、また、少なくとも信号形態、少なくとも１つの信号の時間位置、および少なくとも１つの信号の振幅の関数である。

本態様によれば、本発明は、検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法を提供し、方法は、
検出器を特徴付ける信号形態を取得すること、
デジタル化済み検出器出力データをデジタル時系列の形態で取得すること、
検出器出力データ内に存在する少なくとも１つの信号の１つまたは複数のパラメータであって、少なくとも１つの信号の少なくとも信号時間位置を含む、１つまたは複数のパラメータのパラメータ推定を行うこと、および、
数学的モデルに基づいて少なくとも１つの信号の、イベントを指示する振幅を確定することを含み、
数学的モデルは、デジタル時系列に基づき、また、少なくとも信号形態、少なくとも１つの信号の時間位置、および少なくとも１つの信号の振幅の関数であり、
前記方法は、音パルス、音、または地震検出器、振動検出器、生物学的アッセイ装置、核酸シークエンシングシステム、レーダシステム、反射地震学システム、あるいは、半導体分析システム内でまたはそれらと共に使用される。

方法は、数学的モデルを形成することを含んでもよい。

本発明の他の態様の任意の態様に関して適しかつ望まれる、本発明の各態様の種々のオプションの特徴が使用されてもよいことが留意されるべきである。

本発明がより明確に確認されるために、好ましい実施形態が、ここで、添付図面を参照して、例としてだけ述べられるであろう。

本発明の実施形態によるガンマ線分光装置の図である。 図１の装置のヨウ化ナトリウムＮａＩ（ＴＩ）ガンマ線検出器の図である。 図１の装置の略図である。 単一検出イベントに応答した図１の検出器ユニットの典型的な出力を示す略プロットである。 パルスの時系列としてモデル化された図１の検出器ユニットの典型的な出力を示す略プロットである。 図４のインパルス応答ｄ〔ｎ〕の高速フーリエ変換Ｈ（ｋ）の略プロットであり、実数成分が実線曲線で、虚数成分が破線曲線で示される。 図５の時系列ｘ〔ｎ〕の高速フーリエ変換Ｘ（ｋ）の略プロットであり、実数成分が実線曲線で、虚数成分が破線曲線で示される。 図６および７のデータに基づく、関数Ｙ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）／Ｈ（ｋ）の略プロットである。 （図８の）Ｙ（ｋ）の逆ＦＦＴ変換の略プロットである。 本発明のこの実施形態による、分光データを分析するために図１の装置によって使用されるパルスパイルアップリカバリのための信号処理方法の略図である。 本発明のこの実施形態による、分光データを分析するために図１の装置によって使用されるパルスパイルアップリカバリのための信号処理方法の略フローチャートである。 本発明の別の実施形態による反射地震学システムの略図である。 図１２のシステムの例示的な受振器の略図である。

本出願人は、ＷＯ２００６０２９４７５およびＵＳ２００７／０１４７７０２において新しいパルスパイルアップリカバリ手法を提案し、ＷＯ２００６０２９４７５およびＵＳ２００７／０１４７７０２の内容は、この詳細な説明をさらにサポートし、本発明の一部の特徴のさらなる理解を提供するために、参照により本明細書に組み込まれる。

図１は、分析されるアイテムに関して、本発明の実施形態に従ってパルスパイルアップリカバリを実施するようになっているガンマ線分光装置の略図である。図１の装置は、分析下のアイテムまたは試料（１２）と相互作用するための中性子を発生する中性子発生器（１０）、および、中性子と試料（１２）の相互作用から生じるガンマ線放射線を検出するための、シンチレーションベースのガンマ線放射線検出器の形態の検出器ユニット（１４）を含む。検出器ユニットは、光電子増倍管（図示せず）に結合したシンチレーション結晶（この例では、ヨウ化ナトリウム）をそれぞれ有するセンサまたは検出器要素（１６）を含む。装置は、他の形態の放射線（電磁、中性子、ガンマ線、ｘ線、光、音響、またはその他いずれでも）を検出するために、特に他の形態の検出器ユニットに置換することによって、他の用途のために容易に改造（ｍｏｄｉｆｙ）されうることが理解されるであろう。

装置はまた、２つの部品を備える信号処理ユニット（１８）を含む。２つの部品とは、１）検出器ユニットのアナログ出力に対応するデジタル出力を生成するアナログ−デジタル変換器および２）本発明に従ってデジタル信号処理（ＤＳＰ）ルーチンを実施する処理ユニットである。光電子増倍管の電気出力信号は、信号処理ユニットに接続される。装置はまた、ケーブル（２０）およびディスプレイ用のコンピュータ（２２）を含み、ケーブル（２０）は、信号処理ユニットからの出力をコンピュータ（２２）に結合するためのものである。

図２は、検出器要素（１６）の１つの図である。示す検出器要素は、ＮａＩ（ＴＩ）シンチレーションベースガンマ線検出器の形態であり、アルミニウム本体（２４）の形態の円柱ハウジングを備え、円柱ハウジング内で一方の（前方）端に位置するＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）は、（ＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）の前方の）アルミニウム外側端部キャップ（２８）と（ＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）の後方の）内側光学窓（３０）との間に配置される。検出器は、光学窓（３０）の後方に光電子増倍管（３２）を含む。光学結合流体（３４）は、ＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）と光学窓（３０）との間および光学窓（３０）と光電子増倍管（３２）との間に使用されてもよい。

ガンマ線が、端部キャップ（２８）を通って検出器内に通過することによって検出器と相互作用すると、ガンマ線からＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）内の電子にエネルギーが伝達される。紫外光子の放出によって、電子は、結晶内の電子を励起状態に励起する前記エネルギーを喪失する。紫外光子の放出によって、電子は、低エネルギー状態に減衰する。上述した紫外光子は、光学窓を通過して光電子増倍管（３２）の光電陰極（３６）に達し、光電陰極（３６）にて、紫外光子は、光電子に変換され、その後、光電子増倍管（３２）の陽極（４０）に到達する前に、電子マルチプライヤ（３８）によって増倍される。さらなる増倍ステージは、前置増幅器（４２）によって提供されうる。こうして、その振幅が入射ガンマ線のエネルギーに比例する電気信号が、検出器の検出器出力端子（４４）に存在する。検出器は、光電子増倍管（３２）の側面の周りに位置し、かつ、ＮａＩ（ＴＩ）結晶（２６）の部分を囲むのに十分に遠くまで光電子増倍管（３２）の前方に延在するミューメタル磁気シールド（４６）を含んでもよいことも理解されるであろう。

この種のシンチレーション検出器は、高い効率を有する、すなわち、入射ガンマ線を検出する高い確率を示す。しかし、シンチレーション検出器はまた、比較的長い検出器応答時間を示し、したがって、パルスパイルアップを受け易い。すなわち、理想的にはそれぞれが単一ガンマ線の入射に対応する完全に離散的なパルスからなる出力は、代わりに、個々のパルスがオーバラップしうる波形を示し、そのパルスを特徴付けることを難しくする。（パルスパイルアップの影響は、ＵＳ２００７／０１４７７０２の図３ａ、３ｂ、および３ｃに示され、図は、エネルギーＥ対時間ｔとしてプロットされた例証的な信号またはパルスを示す。）

パルスパイルアップ装置は、実施態様に応じて多数の異なる形態をとってもよい、たとえば、金属検出器、地雷検出器、撮像装置（医療撮像装置など）、鉱物検出装置、油井検層装置、不発弾検出器、貨物スクリーニング装置、手荷物スクリーニング装置、Ｘ線蛍光装置、Ｘ線回折装置、Ｘ線吸収分光装置、Ｘ線後方散乱装置、小角中性子散乱装置、粉体回折器装置、中性子反射率計装置、石油探査装置、走査型電子顕微鏡装置、半導体放射線検出器（シリコンドリフト検出器装置、テルル化カドミウム亜鉛検出器装置、または高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器装置）、地震反射装置などの振動検出器、無線検出および測距（ｒａｄｉｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）（ＲＡＤＡＲ）装置、音ナビゲーションおよび測距（ＳＯＮＡＲ）装置、元素検出および測定装置、放射線安全検出装置、生物学的アッセイ装置（フローサイトメトリー装置またはラジオイムノアッセイなど）、あるいは、超電導装置（超電導トンネル接合装置または超電導熱量計）。

信号処理方法
図３は、図１のガンマ線分光装置の機能要素の略図であり、図１の装置によって使用されるパルスパイルアップリカバリのための信号処理方法をより詳細に説明するために設けられる。図３を参照して、放射線検出器ユニット（１４）は、アナログフロントエンド（ＡＦＥ ７４）を介してパルス処理ボード（７２）に接続される。ＡＦＥ（７４）の目的は、アナログ−デジタル変換を、この実施形態では、１２ビット変換精度を有する１２５ＭＨｚで実施することによって、放射線検出器ユニット（１４）によって生成される信号をデジタル化することである。

放射線検出器ユニット（１４）の出力がＡＦＥ（７４）によってデジタル化された後、パルスパイルアップリカバリのための信号処理方法が実施される。やはり図３を参照して、ＡＦＥ（７４）によって生成されるデジタル信号は、パルス処理フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）（７６）に渡される。高速フーリエ変換モジュール（７８）を含むパルス処理ＦＰＧＡ（７６）は、この実施形態のパルス処理方法を実施し、デジタル信号処理コプロセッサ（８０）は、任意選択で、パルス処理方法を実施するパルス処理ＦＰＧＡ（７６）を補助するために使用されてもよい。パルス処理ＦＰＧＡ（７６）によって要求される変数およびパルス処理方法の中間ステップで生成されるデータは、任意選択でメモリ（８２）に記憶される。信号処理は、データ／制御インタフェース（８４）によって制御され、データ／制御インタフェース（８４）は、制御プロセッサ（８６）と連携して、信号処理の実施態様を修正するために使用されうる。パルス処理方法からの出力データは、データ／制御インタフェース（８４）によってディスプレイ（８８）上に表示されうる。ディスプレイ（８８）は、コンピュータ内に設けられ、コンピュータは、所望である場合、後処理およびシステム制御を実施するために使用されてもよい。

この実施形態のパルス処理方法は、フーリエ領域で実施される。単一検出イベントに対する検出器ユニット（１４）の典型的な出力応答ｄ〔ｎ〕は図４に示され、一方、図５は、複数のパルスがパイルアップしたときの、検出器ユニット（１４）の典型的な出力ｘ〔ｎ〕を示す略プロットである。

図５の時系列は、時間１００、１０５、２００、および２４０で起こる４つのパルスからなる。第１の３つのパルスはそれぞれ、同じ振幅を有し、４番目のパルスは、第１の３つのパルスの振幅の半分を有する。この情報は、図５の調査から即座には明らかにならない。

到達時間と振幅の両方が対象となることが多いが、１つだけのパラメータが対象となる多数の用途が存在する。以下の２つの例は、例証のために与えられる。

（ｉ）主に対象となる振幅：検出器ユニット（１４）によって生成されるパルスの振幅は、入射ガンマ線のエネルギーに対応し、入射ガンマ線のエネルギーは、次に、検出器の領域内に存在する原子核に対応する。材料分析用途では、対象となる主要なパラメータは、材料の元素組成を示すため、検出器パルスの振幅である。

（ｉｉ）主に対象となる到達時間：同じ原子核イベントによって生成されるかまたはそこから生じる２つのガンマ線の２つの別個の検出器の到達時間の差は、原子核崩壊イベントの空間ロケーションを推測するために使用されうる。医療撮像用途では、到達時間を推定することが、主に対象となる可能性がある。（イベントのエネルギーは、一般に放射性同位元素の選択から知られる。）

１つのパラメータの知識を有することが、他のパラメータの推定を補助しうるが、結果として得られる推定が、かなり精度が低いため、その知識を有することは必須ではない。たとえば、パルスの振幅の推定値を有することなく、パルスの到達時間を推定することは適度に簡単である。同様に、パルスの到達時間を推定する必要なしで、パルスの振幅を推定するいくつかの方法が存在する。

時間領域コンボリューションの影響は、フーリエ領域内での「分割（ｄｉｖｉｓｉｏｎ）」によって除去されうる。これは、次の通りに、パルス処理ＦＰＧＡ７６によって実施される。

ＦＰＧＡ（７６）は、インパルス応答ｄ〔ｎ〕の高速フーリエ変換Ｈ〔ｋ〕を行う。図６は、図４のインパルス応答ｄ〔ｎ〕のＨ〔ｋ〕の略プロットであり、実数成分は実線曲線で、虚数成分は破線曲線で示される。

ＦＰＧＡ（７６）は、その後、時系列データｘ〔ｎ〕（図５参照）のＦＦＴを行い、それにより、Ｘ（ｋ）＝ＦＦＴ｛ｘ〔ｎ〕｝を形成する。図７は、図５の時系列ｘ〔ｎ〕のＸ（ｋ）の略プロットであり、実数成分は実線曲線で、虚数成分は破線曲線で示される。

ＦＰＧＡ（７６）は、その後、変換済み時系列Ｘ（ｋ）および変換済み信号形態またはインパルス応答Ｈ〔ｋ〕の関数である関数Ｙ（ｋ）

を形成する。

ＦＰＧＡ（７６）は、その後、Ｙ（ｋ）を評価する、すなわち、Ｘ（ｋ）の各要素をＨ（ｋ）の対応する各要素で割る。

図８は、こうして導出されたＹ（ｋ）の略プロットである。時間領域内の各パルスは、ここではフーリエ領域内の複素正弦波としてモデル化される。図８は、それぞれが各周波数と振幅を有する４つの複素正弦波を含む。フーリエ領域内の各正弦波の振幅は、時間領域内の各パルスの振幅に関連する。フーリエ領域内の各正弦波の周波数は、時間領域内の到達時間に関連する。

ＦＰＧＡ（７６）は、関数Ｙ（ｋ）の出力を複数の正弦波として明示的にまたは暗黙的にモデル化して、これらの正弦波のパラメータが推定される。したがって、この実施形態では、ＦＰＧＡ（７６）は、出力に対して複数の正弦波をフィッティングし、最尤度、ＥＭ、固有値解析、または他の適したアルゴリズムなどの知られている技法を使用して正弦波のパラメータの推定値を取得する。

正弦波の推定された振幅は、その後、ＦＰＧＡ（７６）によって操作されて、パルスのエネルギーが取得されうる、したがって、パルスの到達時間を推定することはない。より高い精度のために、ＦＰＧＡ（７６）は、正弦波の振幅と周波数の両方を使用しうる。

任意選択で、正弦波の周波数の推定値は、パルスに関する到達時間情報を取得するために変換されうる。Ｙ（ｋ）の逆ＦＦＴが、図９に示される。各パルスの到達時間に対応する時間位置１００、１０５、２００、および２４０に４つの「デルタ（ｄｅｌｔａ）」スパイクが存在することが留意される。

図１０は、この実施形態の検出器時系列内の放射線信号のパルスパイルアップリカバリのための信号処理方法の略図である。（ＡＦＥ（７４）からの）デジタル化済み検出器信号は、この信号処理方法のための入力（９０）を形成する。オフラインシステム特徴付け（９２）が使用されて、特定のデジタル化済み検出器信号に一意の検出器インパルス応ｄ〔ｎ〕が確定される。システム特徴付けフェーズ（９２）で生成される特徴付けデータは、変換およびパラメータ推定フェーズ（９２）で使用される。変換およびパラメータ推定フェーズ（９４）（先に論じたように、フーリエ領域で主に働く）は、デジタル化済み検出器信号および検出器インパルス応答から、デジタル化済み検出器信号内で放射線信号またはパルスの数およびエネルギー（または等価的にパルス振幅）を推定する。検証（９６）は、変換およびパラメータ推定フェーズ（９４）の出力をデジタル化済み検出器信号（９０）と比較することを含む。この比較が、パルスパラメータの任意のパラメータが不正確に推定されたことを指示する場合、これらのパラメータは、有効データだけが出力される（９８）ように拒否される。検証フェーズ（９６）で生成される誤差信号もまた、システム特徴付け（９２）で使用される。検出器インパルス応答が、コンポーネントのエージング、温度変動、または放射線束の増加のために経時的に変化する可能性がある状況では、システム特徴付け（９２）は、誤差信号を使用することによって、オンラインでかつ適応的に検出器インパルス応答を更新する。検出器インパルス応答のこうした更新は、たとえばＳ．Ｈａｙｋｉｎ〔Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ，４ｔｈ Ｅｄ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ，２００２〕によって述べられる最小２乗平均適応、正規化最小２乗平均適応、または再帰的最小２乗平均適応などの任意の適した適応方法によって実施されてもよい。

図１１は、この実施形態の信号処理方法のフロー図である。ステップ（１００）にて、較正が実施される。これは、データ正則化またはコンディショニング（１０２）、データ選択およびフィッティング（１０４）、ならびに最適フィルタ構築（１０６）を含む。データ正則化（１０２）では、較正データ（低い入射放射線束で記録された信号）は、データファイルからロードされ、これらの較正データの完全性が、チェックされ、データのベースラインの任意のバイアスが除去される。データ選択およびフィッティング（１０４）は、単一放射線イベントの検出に対応するデータだけを選択すること、および、検出器インパルス応答のデータに基づくモデルを構築することを含む。このモデルの関数形態は、その後、データに対して多項式関数、指数関数、またはスプライン関数などの適した関数をフィッティングすることによって得られる。これは、検出器の期待されるインパルス応答ｄ〔ｎ〕をもたらす。最適フィルタ構築（１０６）は、この検出器インパルス応答を使用して、インバースフィルタまたはマッチトフィルタなどの検出器について適したフィルタが構築される。

ステップ（１１０）にて、データは、取得されるが、かなりのパルスパイルアップによって影響を受ける可能性がある。データは、ファイルから、または、検出器要素（１６）から直接入力されてもよい（１１２）。

ステップ（１２０）にて、信号処理ルーチンは、時系列の信号の振幅およびタイミングパラメータを確定するために適用される。最初に、データは、データのベースライン内の任意のバイアスを除去するために調節される（１２２）。次に、検出器データは、ステップ（１０６）で導出されたフィルタとコンボリューションされて（１２２）、パルスの数の初期推定値（Ｎ）が提供される。パルスの数の推定値（Ｎ）は、その後さらに、適したピーク検出プロセスを使用して洗練される。

フーリエ変換は、デジタル時系列および信号形態に適用され（１２８）、その関数が評価され（１３０）、その関数−適切にモデル化された−の変換空間内のパラメータが確定される（１３２）。最後に、変換空間内のモデル化された関数のパラメータから、オリジナルのデータ、したがって、検出器データストリーム（

）のパラメータについて推定が行われる（１３４）。

ステップ（１４０）にて、先に参照された検証フェーズ（９６）が実施され、検証フェーズ（９６）は、この実施形態では検証が、１＜ｉ＜Ｎ（Ｎはデータストリーム内の信号の総数である）である各信号ｉに対応するサンプルの集合について連続して計算された、誤差信号ｅ〔ｎ〕を確定することを含むため、誤差チェックと呼ばれてもよい。この誤差信号は、時系列データｘ〔ｎ〕とモデルに基づくデータストリーム（ステップ（１３２）からの

）との差の２乗を確定する（１４２）ことによって計算される。そのため、ｅ〔ｎ〕は、ｘ〔ｎ〕と

との差の２乗であり、

で与えられる。ｅ〔ｎ〕が所定の閾値を超える場合、これらのパラメータは拒否される（１４４）。その理由は、信号パラメータが、その信号に許容可能に適合する（すなわち、十分に正確な）各信号のモデルを生成しないことを、この条件が示すからである。すなわち、関連する信号は、破損データを構成するとみなされ、さらなる分光分析から排除される。閾値は、データおよびデータがモデル化されることがどれほど厳密に望まれるかに応じて変わる可能性がある。一般にしたがって、任意の特定の用途では、閾値の検証および定義の方法は、その用途の要件を反映するように選択される。

こうした閾値の一例は、０．０５などの適したファクタで乗算された信号エネルギーα_ｉである。検証は、この例では、

であるとき、モデルは、信号ｉを構成するデータに許容可能に適合するとみなす（ｄｅｅｍ）ことになる。検証は、任意の他の適した方法で誤差信号および閾値を定義することによって実施されてもよい。たとえば、誤差信号は、誤差の絶対値に設定されてもよい。閾値は、信号振幅の０．０５ではなく、倍数であるように定義されてもよい。別の閾値は、いくつかのノイズ標準偏差を含む。

閾値を減少させることは、低スループットでエネルギー分解能の改善を可能にし、一方、閾値を増加することは、低エネルギー分解能でスループットの改善を可能にする。

ステップ（１５０）にて、十分なデータが存在するかどうかについて判定が行われる。十分でない場合、処理は、ステップ（１１０）で継続する。そうでなければ、方法は、ステップ（１６０）に進む。ステップ（１６０）にて、ガンマ線エネルギースペクトラムが生成される。ステップ（１４４）で十分な精度があるとみなされた、ステップ（１３２）で確定された検出器データストリームは、ヒストグラムの形態で表される（１６２）。これは、分光分析が実施されてもよいガンマ線エネルギースペクトラムである。

本発明の手法は、多くの他の分野において適用されてもよい。たとえば、パルスパイルアップは、地震データ処理で問題になる。一部の既存の手法は、（たとえ良好な結果を生じるとしても）計算集約的である。本発明の方法は、過剰な計算オーバヘッドがない地震データの処理に適用されることができ、それにより、一部の実施形態において結果が、一部の既存の技法によって提供されるほど良くなくても、比較的高速でかつ安価な代替手法が提供される。

図１２は、音エネルギーを使用して、この例では石油の地表下探査を実施するために使用される、本発明の別の実施形態による反射地震学システム（１７０）の略図である。音の反射または反射地震学は、地表下環境の特性を確定するために地震学の原理を使用する地球物理学的探査のための技法である。

図１２を参照して、反射地震学は、爆発、振動、または特別に設計されたエアガン（図示せず）を使用して初期地点（１７２）の地球の表面下に地震波を始動することによって行われる。こうして生成される地震波（１７４）は、地球を通して伝導されるあるタイプの弾性波である。花崗岩、けつ岩、ガス、または石油（１７６ａ）などの異なるタイプの地表下物質（１７６ａ、１７６ｂ、１７６ｃ、１７６ｄ）は、異なる音響インピーダンスを有するため、始動された地震波（１７４）が、異なる音響インピーダンスを有する物質間の（この例では、物質（１７６ａ）と物質（１７６ｃ）との間の）境界（１７８）に遭遇すると、波エネルギーの一部は、その境界を透過し、波エネルギーの一部は、境界（１７８）から反射することになる（１８０）。反射波（１８０）の振幅は、境界に入る波の大きさ、波が境界を交差する角度、および２つの物質（１７６ａ、１７６ｃ）間のインピーダンスコントラストに依存する。

境界から地球の表面（１８２）に戻るように反射する地震波の部分は、地震計アレイ（１８４）によって検出される。地震計アレイ（１８４）は、反射地震波によって誘導された地盤動を電気信号に変換する複数の個々の受振器を備える。例示的な受振器は、図１３において（１８６）線図で示される。使用時、受振器（１８６）は、地球の表面（１８２）内に結合され、ケーブル（１８８）に結合される。受振器（１８６）によって出力される電気信号は、その後、さらに分析し処理するために、記録ステーション（１９０）で記録される。記録ステーション（１９０）は、図３のパルス処理ボード（７２）に匹敵するパルス処理ボードであって、受振器（１８６）によって出力される電気信号を受信し処理して、受振器（１８６）の出力において個々の信号を分離するようになっている、パルス処理ボードを含む。

この技法の一部の用途では、反射地震波形の記録用の複数の音検出器に関して単一の爆発中心点が存在する可能性があることが留意されるべきである。他の用途では、複数の爆発サイトが、複数の音検出サイトと共に使用されて、地表下環境のより頑健なモデルが確定されてもよい。

本発明の別の実施形態による匹敵するシステムは、海洋環境における探査調査を行うために使用されてもよい。この実施形態では、システムは、空気式エアガンのアレイを励起源としてけん引する船を備える。これらのガンは、海底下で地震波を励起するために、低周波音パルス（３００Ｈｚで２５０ｄＢまでの）を海洋内に放出する。システムはまた、反射地震波を検出するための複数の地震ケーブルを含み、ケーブル―通常、平行に展開される―は、この実施形態では、長さが少なくとも６キロメートルでかつ１５０メートル離間し、海底下の特徴部から反射される音信号を記録するために、各ケーブルに沿って一定間隔でハイドロフォンを備える。システムは、この実施形態によれば、図３のパルス処理ボード（７２）に匹敵する（船上の）パルス処理ボードであって、ハイドロフォンの出力を受信し処理して、ハイドロフォンの出力において個々の信号を分離するための、パルス処理ボードを含む。

反射地震学は、陸と海洋の両方の環境における炭化水素のための主要な探査形態であり、石炭、鉱石、鉱物、および地熱エネルギーを含む他の資源を発見するために使用されうる。深さが数十メートルまでの浅い地表下特徴部をより多く検出するために、弾性波の代わりに電磁波が使用されうる（地中レーダと呼ばれる技法）。全てのこうしたシステムは、本発明の他の実施形態によれば、図３のパルス処理ボード（７２）に匹敵するパルス処理ボードであって、音またはレーダ検出器の出力を受信して、各検出器の出力において個々の信号を分離するための、パルス処理ボードを含む。

本発明の方法はまた、多くの物質または製品分析分野で使用されてもよい。たとえば、半導体処理および作製は、サンプルのパラメータを評価するための高分解能測定デバイスおよび技法を使用し、種々の測定が、酸化物、金属、または誘電体などの薄膜が、たとえばシリコン半導体基板上に堆積されるときに実施される。非破壊技法は、作製中に高い収率を保証するために、膜の厚さを評価し、膜の不純度を特定し、膜の屈折率を確定するのに特に有用である。半導体作製において特に有用である１つのタイプのデータは、ヒ素、リン、およびホウ素などのドーパントのイオン注入の投与量およびプロファイルに関連するデータである。このデータは、変動する小角で実施され、かつ、たとえばＳｉ（Ｌｉ）検出器などのエネルギー分散性固体検出器を使用して収集されるＸ線蛍光測定によって得られてもよい。本発明の方法は、この分野においてこうした検出器の出力を処理するために使用されてもよい。

自動化ＤＮＡシークエンシングでは、パルスパイルアップ（したがって、デッドタイム）の問題は、任意の所与の時間に検出領域内に１つだけのヌクレオチドが存在することを保証することによって回避されてもよい。しかし、そうする必要性は、本発明の方法を使用することによって、実質的に低減されるべきである−著しく高速のデータ収集を可能にする。

同様に、小型化電子回路の幅広い使用は、高分解能測定が可能な精緻な分析技法についての必要性を生じる。たとえば、フォトルミネセンス寿命分光法が使用されて、半導体、特に局所的結晶欠陥による構造的不連続性の発生を受け易い、ヒ化ガリウムなどの化合物半導体内のフォトルミネセンスが測定される。こうした欠陥は、たとえば単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）検出器を用いて測定される、フォトルミネセンス出力の変動として検出される。こうした検出器の出力は、検査下のサンプルのフォトルミネセンス寿命遅延特性の測定を可能にするために処理される。ＧａＡｓ基板内でのフォトルミネセンスの急速な減衰は、たとえば、高繰返しレートパルスレーザ源の使用を可能にし、理論的には、５００，０００カウント／秒のデータ収集レートを可能にする。実際には、さらに高速な市販の時間−振幅変換器の有限な変換デッドタイムのために、パルスパイルアップが、こうした用途の最大データ収集レートを約１００，０００カウント／秒に制限する。こうした検出器からのデータを処理するために使用される、本発明の方法は、これらの用途で著しく高いデータ収集レートを可能にすべきである。

本発明の範囲内の変更は、当業者によって容易に行われてもよい。したがって、本発明は、以前に例として述べた特定の実施形態に限定されないことが理解される。

次に続く特許請求の範囲および本発明の先行する説明において、文脈が、表現するために、言語または必要な含蓄を別途必要とする場合を除いて、言葉「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」あるいは「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」または「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの変形は、包含的な意味で、すなわち、述べた特徴の存在を指定するが、本発明の種々の実施形態におけるさらなる特徴の存在または追加を排除しないように使用される。

さらに、本明細書における従来技術に対するいずれの参照も、こうした従来技術が、一般的知識の一部を形成するかまたは形成したことを意味することを意図されない。

Claims (36)

1. 検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法であって、
   前記検出器出力データをデジタル系列として取得するかまたは表現すること、
   前記データ内に存在する信号の信号形態を取得するかまたは確定すること、
   数学的変換に従って前記信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成すること、
   前記数学的変換に従って前記デジタル系列を変換することによって、変換済み信号を含む変換済み系列を形成すること、
   少なくとも前記変換済み系列および前記変換済み信号形態の関数を評価し、それにより、関数出力を提供すること、
   前記関数出力のモデルに基づいて前記関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定すること、および、
   前記関数出力の前記少なくとも１つの確定されたパラメータから前記信号のパラメータを確定することを含む方法。
2. 前記関数出力をモデル化することによって前記モデルを形成することを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記変換済み信号の前記少なくとも１つのパラメータは周波数を含む請求項１または２のいずれかに記載の方法。
4. 前記変換済み信号の複数のパラメータを確定することを含む請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記変換済み信号の前記少なくとも１つのパラメータは、周波数と振幅を含む請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記変換はフーリエ変換である請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記変換はフーリエ変換であり、前記関数は、
   

   

   として表され、
   式中、Ｘ（ｋ）は前記変換済み系列であり、Ｈ（ｋ）は前記変換済み信号形態であり、Ｎはパルスの数である請求項６に記載の方法。
8. 前記モデルは、複数の正弦曲線を含む請求項６または７のいずれかに記載の方法。
9. 較正プロセスによって前記信号形態を確定することを含む請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記信号の前記パラメータを検証することを含む請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記データは、異なる形態の信号を含み、方法は、可能である場合、前記信号のそれぞれの信号形態を確定することを含む請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 検出器出力データからのパルスパイルアップリカバリのための方法であって、請求項１から１１のいずれか１項に記載の、検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法を含む方法。
13. 検出器出力データ内の個々の信号を分離する装置であって、
    前記データをデジタル系列として受信するプロセッサを備え、前記プロセッサは、
    前記データ内に存在する信号の信号形態を取得するかまたは確定し、
    数学的変換に従って前記信号形態を変換することによって変換済み信号形態を形成し、
    前記数学的変換に従って前記デジタル系列を変換することによって、変換済み信号を含む変換済み系列を形成し、
    少なくとも前記変換済み系列および前記変換済み信号形態の関数を評価し、それにより、関数出力を提供し、
    前記関数出力のモデルに基づいて前記関数出力の少なくとも１つのパラメータを確定し、
    前記関数出力の前記少なくとも１つの確定されたパラメータから前記信号のパラメータを確定するようにプログラムされる装置。
14. 検出器出力データからのパルスパイルアップリカバリのための装置であって、請求項１３に記載の、検出器出力データ内の個々の信号を分離する装置を備える装置。
15. 前記プロセッサは、前記関数出力をモデル化することによって前記モデルを形成するようにプログラムされる請求項１４に記載の装置。
16. 前記データを受信し、前記データをデジタル化済み形態に変換し、デジタル化済み形態の前記データを前記プロセッサに転送するようになっているアナログ−デジタル変換器を備える請求項１４に記載の装置。
17. 前記変換はフーリエ変換である請求項１４から１６のいずれか１項に記載の装置。
18. 前記関数は、
    

    

    として表され、
    式中、Ｘ（ｋ）は前記変換済み系列であり、Ｈ（ｋ）は前記変換済み信号形態であり、Ｎはパルスの数である請求項１６に記載の装置。
19. 前記プロセッサとデータ通信状態にある電子コンピューティングデバイスであって、前記プロセッサを制御し、前記プロセッサの出力を表示するようになっている、電子コンピューティングデバイスを備える請求項１４から１７のいずれか１項に記載の装置。
20. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える放射線検出器。
21. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える地雷検出器。
22. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える撮像装置。
23. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える鉱物検出装置。
24. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える油井検層装置。
25. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える不発弾検出器。
26. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える貨物スクリーニング装置。
27. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備えるＸ線蛍光またはＸ線回折装置。
28. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える音パルス、音、または地震検出器。
29. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える振動検出器。
30. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える核酸シークエンシング装置。
31. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備えるレーダシステム。
32. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える反射地震学システム。
33. 請求項１３から１９のいずれか１項に記載の装置を備える半導体分析システム。
34. 検出器出力データ内の個々の信号を分離する装置であって、プロセッサを備え、前記プロセッサは、
    前記検出器を特徴付ける信号形態を取得し、
    デジタル化済み検出器出力データをデジタル時系列の形態で取得し、
    前記検出器出力データ内に存在する少なくとも１つの信号の１つまたは複数のパラメータであって、前記少なくとも１つの信号の少なくとも信号時間位置を含む、１つまたは複数のパラメータのパラメータ推定を行い、
    数学的モデルに基づいて前記少なくとも１つの信号の、イベントを指示する振幅を確定するように構成され、
    前記数学的モデルは、前記デジタル時系列に基づき、また、少なくとも前記信号形態、前記少なくとも１つの信号の前記時間位置、および前記少なくとも１つの信号の前記振幅の関数であり、装置は、
    音パルス、音、または地震検出器、
    振動検出器、
    生物学的アッセイ装置、
    核酸シークエンシングシステム、
    レーダシステム、
    反射地震学システム、または、
    半導体分析システム
    内に設けられるか、または、それを構成する装置。
35. 前記プロセッサは、前記数学的モデルを形成するように構成される請求項３４に記載の装置。
36. 検出器出力データ内の個々の信号を分離する方法であって、
    前記検出器を特徴付ける信号形態を取得すること、
    デジタル化済み検出器出力データをデジタル時系列の形態で取得すること、
    前記検出器出力データ内に存在する少なくとも１つの信号の１つまたは複数のパラメータであって、前記少なくとも１つの信号の少なくとも信号時間位置を含む、１つまたは複数のパラメータのパラメータ推定を行うこと、および、
    前記数学的モデルに基づいて前記少なくとも１つの信号の、イベントを指示する振幅を確定することを含み、
    前記数学的モデルは、前記デジタル時系列に基づき、また、少なくとも前記信号形態、前記少なくとも１つの信号の前記時間位置、および前記少なくとも１つの信号の前記振幅の関数であり、
    方法は、音パルス、音、または地震検出器、振動検出器、生物学的アッセイ装置、核酸シークエンシングシステム、レーダシステム、反射地震学システム、あるいは、半導体分析システム内でまたはそれらと共に使用される方法。

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